猫场面试题第 1 套
以下为我为大家整理的猫场面试题第一套，均为笔者自己参加面试或者一些读者分享给我的题目，保证真实和准确性。
阿里巴巴
1 框架部分
1.1 Spark 提交 job 流程
所谓提交流程，其实就是我们开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交给 Spark 运行环境执行计算的流程。在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但又有细微的区别。
Spark 提交作业
在国内的工作环境中，将 Spark 引用部署到 Yarn 环境中会更多一些，Spark 应用程序提交到 Yarn 环境中执行的时候，一般会有两种部署执行的方式：Client 和 Cluster。两种模式，主要的区别在于：Driver 程序的运行节点。
1.1.1 Yarn Client 模式
Client 模式将用于监控和调度的 Driver 模块在客户端执行，而不是 Yarn 中，所以一般用于测试。
Yarn client模式
- Driver 在任务提交的本地机器上运行。
- Driver 启动后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster。
- ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，负责向 ResourceManager 申请 Executor 内存。
- ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后 ApplicationMaster 在资源分配指定的 NodeManager 上启动 Executor 进程。
- Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数。
- 之后执行 Action 算子时，触发一个 job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。
1.1.2 Yarn Cluster 模式
Cluster 模式将用于监控和调度的 Driver 模块启动在 Yarn 集群资源中执行。一般应用于实际生产环境。
03_yarncluster
- 在 Yarn cluster 模式下，任务提交后会和 ResourceManager 通讯申请启动 ApplicationMaster。
- 随后 ResourceManager 分配 container，在合适的 NodeManager 上启动 ApplicationMaster，此时的 ApplicationMaster 就是 Driver。
- Driver 启动后向 ResourceManager 申请 Executor 内存，ResourceManager 接到 ApplicationMaster 的资源申请后会分配 container，然后在合适的 NodeManager 上启动 Executor 进程。
- Executor 进程启动后会向 Driver 反向注册，Executor 全部注册完成后 Driver 开始执行 main 函数。
- 之后执行到 Action 算子时，触发一个 job，并根据宽依赖开始划分 stage，每个 stage 生成对应的 TaskSet，之后将 task 分发到各个 Executor 上执行。
1.2 提交脚本中 -jar 是什么意思
使用 spark-submit 时，应用程序的jar包以及通过 —jars 选项包含的任意 jar 文件都会被自动传到集群中。如果代码依赖于其它项目，将这些资源集成打包，在执行 bin/spark-submit 脚本时就可以传递这些 jar 包了。
1.3 Executor 怎么获取 Task
1.4 详解 Hadoop 的 WordCount
image-20201012202552209
- 将文件拆分成 splits，由于测试用的文件较小，所以每个文件为一个 split，并将文件按行分割形成 <key,value> 对。这一步由MapReduce框架自动完成，其中偏移量（即 key 值）包括了回车所占的字符数（Windows 和 Linux 环境会不同）。
word count 01
- 将分割好的 <key,value> 对交给用户定义的 map 方法进行处理，生成新的 <key,value> 对。
word count 02
- 得到 map 方法输出的 <key,value> 对后，Mapper 会将它们按照 key 值进行排序，并执行 Combine 过程，将 key 至相同 value 值累加，得到 Mapper 的最终输出结果。
word count 03
- Reducer 先对从 Mapper 接收的数据进行排序，再交由用户自定义的 reduce 方法进行处理，得到新的 <key,value> 对，并作为 WordCount 的输出结果。
word count 04
1.5 Spark 做过哪些优化
优化说完会问你为什么？原理是什么？
Spark 优化细则较多，以后我会把我整理的笔记逐渐上传
- 常规性能调优
- 算子调优
- Shuffle 调优
- JVM调优
1.6 Spark 内存管理
有关 Spark 的内存管理请看我的下一章 Spark 内存管理
2 算法部分
2.1 单向链表翻转
定义一个函数，输入一个链表的头节点，反转该链表并输出反转后链表的头节点。
示例:
输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode reverseList(ListNode head) {
//新链表
ListNode newHead = null;
while (head != null) {
// 先保存访问的节点的下一个节点，保存起来
// 留着下一步访问的
ListNode temp = head.next;
// 每次访问的原链表节点都会成为新链表的头结点，
// 其实就是把新链表挂到访问的原链表节点的
// 后面就行了
head.next = newHead;
// 更新新链表
newHead = head;
// 重新赋值，继续访问
head = temp;
}
// 返回新链表
return newHead;
}
}
反转从位置 m 到 n 的链表。请使用一趟扫描完成反转。
说明:
1 ≤ m ≤ n ≤ 链表长度。示例:
输入: 1->2->3->4->5->NULL, m = 2, n = 4 输出: 1->4->3->2->5->NULL
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
class Solution {
public ListNode reverseBetween(ListNode head, int m, int n) {
ListNode dmy = new ListNode(0);
dmy.next = head;
int delta = n-m;
ListNode pre = dmy,tail = head;
//先定位出m节点和m之前的节点
while(m>1){
pre = tail;
tail = tail.next;
m--;
}
while(delta > 0){
ListNode next = tail.next;
tail.next = next.next;//tail一直不变，只要修改指针到next.next
next.next = pre.next;//next.next指向pre的next，也就是最新的第m个位置
pre.next = next;//更新next为最新的第m个位置
delta --;
}
return dmy.next;
}
}
2.2 实现堆栈 Push Pop Min 复杂度 O(1)
定义栈的数据结构，请在该类型中实现一个能够得到栈的最小元素的 min 函数在该栈中，调用 min、push 及 pop 的时间复杂度都是 O(1)。
示例:
MinStack minStack = new MinStack(); minStack.push(-2); minStack.push(0); minStack.push(-3); minStack.min(); --> 返回 -3. minStack.pop(); minStack.top(); --> 返回 0. minStack.min(); --> 返回 -2.
class MinStack {
Stack<Integer> A, B;
public MinStack() {
A = new Stack<>();
B = new Stack<>();
}
public void push(int x) {
A.add(x);
if(B.empty() || B.peek() >= x)
B.add(x);
}
public void pop() {
if(A.pop().equals(B.peek()))
B.pop();
}
public int top() {
return A.peek();
}
public int min() {
return B.peek();
}
}
/**
* Your MinStack object will be instantiated and called as such:
* MinStack obj = new MinStack();
* obj.push(x);
* obj.pop();
* int param_3 = obj.top();
* int param_4 = obj.min();
*/
3 技术部分
第一题
题目：亿级的交易订单量，每笔都有金额，快速找出 top1000，要求不是简单的排序然后求出 top1000 ，代码要有健壮性；提示注意是 top1000 不是 top10。
第二题
题目：有两个约 1000 万行记录的 4 到 5G 文件，JVM 只有 32M，在内存不溢出的情况下，找出相似的条数并打印出来。
答案：布隆过滤器
布隆过滤器（Bloom Filter）是 1970 年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
当一个元素加入布隆过滤器中的时候，会进行如下操作：
- 使用布隆过滤器中的哈希函数对元素值进行计算，得到哈希值（有几个哈希函数得到几个哈希值）。
- 根据得到的哈希值，在位数组中把对应下标的值置为 1。
布隆过滤器01
布隆过滤器02
当我们需要判断一个元素是否存在于布隆过滤器的时候，会进行如下操作：
- 对给定元素再次进行相同的哈希计算；
- 得到值之后判断位数组中的每个元素是否都为 1，如果值都为 1，那么说明这个值在布隆过滤器中，如果存在一个值不为 1，说明该元素不在布隆过滤器中。
第三题
题目：有一个双十一的天猫场景，我要做实时和离线两种分析方向，从数据建模、计算性能、元数据管理、数据质量上讲一讲基本架构设计成什么样子。
推荐大家两本书《大数据之路 - 阿里巴巴大数据实践》、《数仓建模工具箱》。
4 思维部分
第一题
题目：岛上有100个囚犯，他们都是蓝眼睛，但是他们都只能看到别人眼睛的颜色，并不能知道自己的眼睛颜色，而且他们之间不能去谈论眼睛颜色的话题，规定每天晚上都可以有一个人去找守卫说出自己的眼睛颜色，如果错了被杀死，如果对了被释放。但是大家在没有十足的把握前都不敢去找守卫，有一天，一个医生对他们说你们之中至少有一个蓝眼睛，然后N天，这些人都获救了，为什么？这句话对他们有什么影响？
第二题
题目：有 100 层楼梯，从其中一层摔下鸡蛋的时候鸡蛋会碎，并且次层之上的都会碎，次层之下的都不会碎，如果你有一个鸡蛋、两个鸡蛋、三个鸡蛋，你会怎么去找出这个楼层，最多要试多少次？
笔者看法：如果只有一个鸡蛋，那只能从第一层开始逐渐尝试；有两个鸡蛋其中一个可以选择从 30 层或者 50 层开始，如果碎了那就将第二个鸡蛋从 0 开始，如果没碎那就减少了一半或者三分之一。如果 n 个鸡蛋可以进行 n - 1 次尝试，减少逐层尝试的次数。
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